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AI会話からローカルAPIへ
モデル・実行環境・API・Agentの役割を学び、ローカル要求を完成させます。
用語の基本
モデルは生成と推論を行います。エージェントはツールで作業します。Harness は実行環境を管理し、MCP はツールとデータを接続します。Skill は再利用できる作業ガイドです。
今回の目的
AI会話からローカルAPIへ
所要時間の目安
2〜4回の練習を想定した編集上の目安で、実測時間ではありません。
制限と境界
ポート違い、モデル未読込、資源不足、モデルIDの誤記。
検証方法
ローカルで短文要求を一つ送り、モデルID・接続先・結果・エラーを記録します。私的ファイルは使いません。
次のステップ
関連レシピの検証を完了してから機能を一つ増やし、依存の版が変わったら出典の確認をやり直します。
費用
要確認
価格は未確認です。ソフトウェア、モデル、API、機器、ホスティングの費用を個別に確認してください。
実装手順
- 01OllamaまたはLM Studioを公式から導入し、版を記録します。
- 02権利が明確で機器に合うモデルを選び、IDと量子化を記録します。
- 03まずツール内の会話を確認し、端末内だけのAPIを有効にします。
- 04公式形式で短文リクエストを送り、モデルID・エラー・遅延を記録します。私的ファイルは使いません。
実装手順
- OllamaまたはLM Studioを公式から導入し、版を記録します。
- 権利が明確で機器に合うモデルを選び、IDと量子化を記録します。
- まずツール内の会話を確認し、端末内だけのAPIを有効にします。
- 公式形式で短文リクエストを送り、モデルID・エラー・遅延を記録します。私的ファイルは使いません。
元の出典
- Ollama 公式資料 ↗
docs.ollama.com · 2026-10-15 · 公式ドキュメント
- LM Studio 公式資料 ↗
lmstudio.ai · 2026-10-15 · 公式ドキュメント